Societe Generale wielki niedźwiedź: gorączka AI powiela azjatycki kryzys finansowy, śmiertelną groźbą jest "tykająca bomba" zadłużenia

Główny strateg Societe Generale, Albert Edwards, wydał ostrzeżenie: obecna gorączka inwestycji w AI wykazuje zdumiewające podobieństwo do kryzysu finansowego w Azji w 1997 roku — nie dlatego, że sama technologia jest bezużyteczna, lecz dlatego, że napływ kapitału odbywa się znacznie szybciej niż poprawa produktywności, a historycznie tę lukę zawsze wypełniali wierzyciele, nigdy inżynierowie.

Edwards w najnowszym wydaniu swojego „Tygodnika strategii globalnej” wskazuje, że dane dotyczące całkowitej wydajności czynników produkcji (TFP), które mierzą faktyczną skuteczność technologii, nie wykazują dotąd żadnego wzrostu, podczas gdy globalne wydatki kapitałowe na AI gwałtownie rosną. Goldman Sachs prognozuje, że tylko w 2026 roku globalne inwestycje AI przekroczą 1 bilion dolarów. Tymczasem ujawniono, że roczny przychód OpenAI jest o około 20 miliardów dolarów niższy niż wcześniej przewidywano; ta informacja spowodowała, że Nasdaq spadł w tym dniu o ponad 1%, co bezpośrednio uderzyło w narrację o „silnym popycie”.

W ocenie Edwardsa prawdziwym zapalnikiem kryzysu jest to, czy tanie pieniądze wspierające ekspansję AI będą nadal dostępne, a rozczarowujące dane o produktywności nie są głównym powodem. „Stróżowie porządku” rynku obligacji testują po kolei podatność różnych rynków — od Japonii do Francji, sprzedaż obligacji rozprzestrzenia się falowo. Giganci technologiczni AI, finansujący się na ogromną skalę przez długi, potrzebują tej samej grupy kupujących obligacje o długim terminie, aby wchłonąć setki miliardów nowych emisji — co przypomina logikę azjatyckiej prosperity z lat 90., opierającą się na krótkoterminowych pożyczkach dolarowych.

Punktem wyjścia do tego ostrzeżenia jest dość nudny wykres. Główny ekonomista Apollo, Torsten Slok, opublikował raport zatytułowany „Nie widać AI w danych o produktywności”. Dane pokazują, że TFP, skorygowane o wykorzystanie mocy produkcyjnych, obecnie jest nieco poniżej zera, od początku cyklu wydatków kapitałowych na AI nie widać przyspieszenia, a wzrost produkcji na godzinę utrzymuje się stabilnie na poziomie około 2,5%.

Slok wskazuje, że silny wzrost produkcji na godzinę przy stagnacji TFP jest typową cechą „pogłębiania kapitałowego”, a nie sygnałem technologicznego przełomu — jeśli każdy pracownik dostanie nowy monitor (lub GPU o wartości 40 tys. USD), produkcja na godzinę wzrośnie, lecz przedsiębiorstwo nie stanie się przez to naprawdę bardziej wydajne. 'Gorączka AI' wyraźnie widać w danych inwestycyjnych i wycenach giełdowych, ale nie w statystykach produktywności, co oznacza, że zwroty pozostają przewidywaniem, nie faktem.

Strateg Bank of America, Michael Hartnett, również zwrócił uwagę na tę prawidłowość i dodał szczegół warty uwagi: TFP oraz wskaźnik nastrojów konsumentów były przez ostatnie pół wieku mocno zsynchronizowane, a obecnie oba spadają. Szef Fed Chicago, Austan Goolsbee, wcześniej ostrzegał, że utrzymująca się stagnacja produktywności może podważyć obecną narrację.

Edwards nie po raz pierwszy sceptycznie odnosi się do „narracji cudów”. Wspomina, że pierwsza duża, bardzo ryzykowna, niezgodna z konsensusem decyzja w jego karierze polegała na wskazaniu, iż 'cud gospodarczy Azji Wschodniej' był w istocie ogromną bańką gospodarczą i finansową. Teoretycznym fundamentem była publikacja ekonomisty Paula Krugmana z 1994 roku w Foreign Affairs „Mit azjatyckiego cudu” — Krugman twierdził, że wzrost gospodarczy Azji pochodził głównie z masowego obłożenia kapitałem i siłą roboczą, a nie z faktycznej poprawy efektywności, słaby wzrost TFP zasadniczo podważał pozytywną narrację.

Wtedy główny nurt odrzucał tezę Edwardsa. Bank Światowy opublikował w 1993 roku „Cud Azji Wschodniej”, a szczyt „aroganckiego optymizmu” nastąpił w sierpniu 1996 roku — Bank Światowy w kolejnym raporcie wychwalał „makroekonomiczny cud Tajlandii”, niespełna rok przed upadkiem bahta.

Edwards swoją ówczesną pesymistyczną ramę nazwał żartobliwie „Noddynomics” i spotkał się z „powszechnym szyderstwem” rynku. Podczas tournée w USA porównał bańkę technologiczną końca lat 90. w Ameryce z bańką ekonomiczną Tajlandii, a jego ówczesny przełożony musiał go chronić przed agresywnymi klientami. Obie bańki w końcu pękły.

Edwards drugi zarzut opiera na badaniach swojego dawnego kolegi, Roba Parenteau. Parenteau wskazuje, że całkowity wzrost inwestycji firm napędzanych AI jest imponujący, lecz po odjęciu amortyzacji inwestycje netto praktycznie nie rosną: w ujęciu nominalnym całkowite inwestycje stanowią około 14% PKB, a inwestycje netto od dekady stagnują na poziomie około 3%; w ujęciu realnym całkowite inwestycje osiągają historyczny rekord 15,5% PKB, lecz wartość realna netto to tylko ok. 3,5%, porównywalnie jak w latach 2015 i 2019.

Edwards dodaje, że firmy wydłużają okresy amortyzacji aktywów takich jak GPU, co sprawia, że dane o inwestycjach netto w księgowości wyglądają lepiej, lecz maskuje faktyczną słabość zwrotów ekonomicznych. To współgra z krytyką Michaela Burry'ego wobec wydłużania żywotności GPU.

Obliczenia Goldman Sachs jeszcze bardziej ilościowo ujmują to ryzyko. Według najnowszych badań, jeśli zwrot z inwestycji (ROIC) sześciu największych amerykańskich dostawców chmurowych w zakresie wydatków kapitałowych na AI wyniesie zero, to tylko z tytułu amortyzacji i kosztów operacyjnych rocznie potrzebują około 920 miliardów dolarów przychodów na pokrycie tych wydatków.

Goldman Sachs szacuje wydatki kapitałowe na AI w trzech etapach: 2023–2025 to około 633 miliardów dolarów, 2026–2027 ok. 1,73 biliona dolarów, a 2028–2030 nawet 4,14 biliona dolarów. Aby uzyskać zwrot na poziomie 15% dla drugiego etapu wydatków, sześciu głównych dostawców chmury w latach 2028–2030 musiałoby razem wygenerować ok. 1,42 biliona dolarów przychodów.

Dane na poziomie PKB również nie dostarczają wiele wsparcia dla zwolenników wzrostu.

Edwards wskazuje, że wkład amerykańskich przedsiębiorstw w wzrost roczny PKB poprzez inwestycje stałe wynosi mniej niż jeden punkt procentowy, czyli zaledwie ułamek poziomów szczytowych z końca lat 90. (ponad 2 punkty procentowe).

Strukturalnie inwestycje w sprzęt, choć nominalnie rosną o prawie 14%, to realnie „ledwie osiągają dwucyfrowy wzrost”; wydatki na budynki niemieszkalne wykazują spadek, nominalnie ok. -3%, realnie spadek nawet o 6% — nawet uwzględniając budowę centrów danych.

Zdaniem Edwardsa, duża część „prosperity AI” odnotowana w rachunkach PKB odzwierciedla wzrost cen, nie ekspansję produkcji — główną przyczyną jest to, że wszyscy uczestnicy jednocześnie kupują te same chipy, pamięci i transformatory, windując ceny. To częściowo tłumaczy, dlaczego Fed bardziej obawia się ryzyka inflacji związanego z AI, niż efektów deflacyjnych.

Edwards w raporcie wskazuje, że prawdziwą przyczyną kryzysu azjatyckiego nie była rozczarowująca produktywność, lecz nagłe wstrzymanie napływu taniego kapitału zewnętrznego, który napędzał błędną alokację zasobów. Ostrzega, że „stróżowie porządku” rynku obligacji działają w tym samym tempie: ostatnio powrót kapitału z Japonii przyczynił się do ciągłej sprzedaży obligacji USA, potem przeniosło się to do Francji, gdzie francuskie obligacje zmierzają do najgorszych wyników od 1803 roku na przestrzeni dekady.

W tym kontekście firmy technologiczne AI nadal masowo emitują dług — Broadcom, Oracle, SpaceX i inni dołączają do gorączki finansowania chipów AI, zwiększając presję na podaż rynku obligacji, co prowadzi do bezpośredniej konkurencji z potrzebami najważniejszych graczy chmurowych na długoterminowy kapitał.

Wnioski Edwardsa są bardzo trafne: „Cud Tajlandii nie skończył się przez rozczarowującą produktywność, lecz w momencie, gdy wierzyciele zdali sobie sprawę z sytuacji. Największym ryzykiem obecnej gorączki AI jest powtórzenie tego samego scenariusza — tylko narzędzia finansowania zmieniły się z krótkoterminowych pożyczek dolarowych na obligacje inwestycyjne, kredyty prywatne i specjalne spółki celowe.

Edwards ostrożnie podkreśla, że nie ogłasza końca boomu AI, lecz pyta: skoro jedyne statystyki, które mogą dowieść, że nie jest to bańka, odmawiają współpracy, skąd tak ogromna pewność rynku? Odpowiedzi na to pytanie być może dopiero po odpływie kapitału staną się naprawdę jasne.